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在2026百度AI开发者大会上，百度创始人李彦宏提出了一个新的AI衡量指标——“日活智能体数”（DAA）。他认为，过去行业普遍关注的Token消耗量，本质上更像是一种成本指标，而非真正能够体现AI产业价值的核心数据。相比之下，未来更值得关注的是究竟有多少智能体正在持续工作、协同完成任务，以及这些智能体为用户和企业创造了多少实际产出。这一观点迅速引发业内讨论，因为它意味着AI产业的竞争逻辑，可能正在从“大模型参数竞赛”转向“智能体生态竞赛”。

李彦宏在演讲中进一步解释，当前行业对AI能力的评价方式，依旧停留在聊天机器人阶段。无论是模型参数规模、Token调用量，还是推理成本，大多围绕底层模型展开，但这些指标未必能够直接反映真实商业价值。他提出，未来全球“日活智能体数”有机会突破100亿，甚至超过目前互联网行业约34亿的全球日活用户规模。一个明显变化是，AI正在从“人主动使用工具”转向“智能体主动执行任务”。在这一框架下，AI不再只是聊天、问答或内容生成，而是能够自主完成信息检索、任务拆解、数据处理、商业决策辅助等复杂流程。

此次大会上，李彦宏还对AI入口进行了“两代划分”。第一代入口被定义为以ChatGPT为代表的对话式产品，核心特点是“用户发问、模型回答”；而第二代则是“通用智能体”，强调AI具备连续行动能力和任务执行能力。换句话说，未来用户可能不再需要频繁打开不同App，而是直接把目标交给智能体，由其自动完成操作。值得注意的是，这种逻辑意味着AI产业的商业模式也将出现转变。过去企业竞争的是模型调用量和订阅规模，未来则可能竞争智能体数量、任务完成率以及生态协同能力。

这一趋势背后，其实反映了整个AI行业正在经历新的发展阶段。过去两年，大模型行业经历了疯狂扩张，各家科技公司不断提升参数规模、算力投入和上下文长度，希望通过更强的模型能力抢占市场。但随着行业逐渐成熟，市场开始意识到，仅有强大的模型并不足以形成稳定商业闭环。大量企业虽然拥有先进模型，却迟迟无法找到高频应用场景，盈利能力也不稳定。因此，“智能体化”成为新的突破口。相比单纯提供聊天能力，智能体能够直接参与办公、金融、客服、营销、编程甚至供应链管理等业务流程，其商业价值更加明确。

事实上，全球科技行业已经开始围绕“AI Agent”展开新一轮布局。包括OpenAI、Google、Microsoft在内的多家企业，都在尝试推动AI从助手向“执行者”演变。例如，微软正在强化Copilot的办公任务自动化能力，Google则不断扩展Gemini在搜索、邮件和办公系统中的自主操作权限。国内方面，百度、阿里、腾讯等公司也纷纷推出面向开发者的智能体平台，希望建立更完整的AI生态。一个明显变化是，越来越多企业不再强调模型参数，而开始强调“工作流”“自动执行”和“多Agent协作”。

与此同时，“DAA”这一概念之所以受到关注，还因为它可能改变资本市场对AI公司的估值逻辑。互联网时代，DAU（日活用户）长期是衡量平台价值的重要指标，因为用户数量直接影响广告收入和商业规模。但在智能体时代，真正创造价值的未必是人类用户点击次数，而是AI完成了多少实际工作。假设未来一个用户背后同时运行多个智能体，那么AI经济活动的规模将远超传统互联网。李彦宏提到“100亿日活智能体”的预测，本质上是在强调AI可能形成一个比移动互联网更庞大的数字劳动体系。

不过，智能体时代也伴随着新的问题。首先是成本问题。目前AI推理依旧需要巨大的算力支持，如果未来智能体数量大幅增长，算力消耗将呈指数级上升。其次则是权限与安全问题。当智能体拥有更高自主执行能力后，其访问数据、调用支付接口、控制办公系统的权限也会扩大，如何建立可信机制将成为关键。此外，多智能体协同还涉及责任划分、错误决策和数据隐私等挑战，这些问题目前仍缺乏成熟解决方案。

从行业发展节奏来看，AI竞争正在进入“应用落地深水区”。过去市场更关注“谁的模型更强”，而未来则可能更在意“谁的智能体更能干活”。李彦宏提出DAA概念，实际上也是希望为AI产业建立一套新的价值衡量体系。在移动互联网时代，用户时长决定平台价值；而在AI时代，任务完成能力可能才是真正的核心竞争力。随着越来越多企业开始布局智能体生态，围绕AI生产力的新一轮竞争或许已经开始。

可以预见的是，未来几年AI行业的焦点将逐步从模型训练转向智能体应用。无论是企业办公、金融交易，还是个人生活管理，智能体都可能成为新的数字基础设施。尽管距离“100亿日活智能体”的目标还有很长距离，但行业方向已经越来越清晰。对于科技公司而言，谁能率先建立稳定、高效且具备规模化能力的智能体生态，谁就有机会在下一阶段AI竞争中占据更有利的位置。